概要
WindowsにAnacondaをインストールして、Anaconda NavigatorからGUIだけで仮想環境を構築する手順についてまとめました。
準備
Anacondaの公式HPからAnacondaインストーラをダウンロードしてきます。2019/02/24 時点の最新版は Anaconda 2018.12(Python3.7) というバージョンでした。
デフォルト環境の確認
スタートメニューから Anaconda Navigator を起動します。
左側のタブから Environments（環境）を選択します。
Anacondaのインストール直後は、環境として root(base) のみが存在していることが確認できます。右側上部のドロップダウンリストから installed を選択して、インストールされているパッケージ名称やバージョンを確認することができます（例えば、環境 root(base) には numpy や matplotlib などがインストールされていることが確認できます）。
この環境のPythonを開いてみたいと思います。環境リストの root(base) の横の三角マークをクリックして Open with Python を選択します。
対話モードのPythonが起動します。
Python 3.7.1 (default, Dec 10 2018, 22:54:23) [MSC v.1915 64 bit (AMD64)] :: Anaconda, Inc. on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>
Pythonのバージョンが 3.7.1 となっていることが確認できます。また、次のように numpy や matplotlib が問題なくインポートできる状態となっています。
>>> import numpy
>>> import matplotlib
Python3.6 環境の構築
**root(base)**には手を加えずそのまま維持して、新しくPython3.6の環境を構築していきたいと思います。
環境リストの下部にある + Create ボタンをクリックして、Nameを「python36」、Pythonバージョンを「3.6」として新しい環境を作成します。Name（名前）はそのままパス名に反映されるので、日本語やスペースなどの文字を使うことは避けたほうが良いと思います。
作成した python36 環境で先ほどと同様に三角マークをクリックして Open with Python を選択します。次のようにバージョンが 3.6.8 のPython環境が構築されていることが分かります。
Python 3.6.8 |Anaconda, Inc.| (default, Feb 21 2019, 18:30:04) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>
しかし、新規に作成した環境では最低限のパッケージしかインストールされていないので、次のように numpy などをインポートすると失敗します。
>>> import numpy
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
ModuleNotFoundError: No module named 'numpy'
新環境にパッケージをインストール
Anaconda Navigator で新しく作成した python36 環境が選択された状態にしておきます。
リストを installed から all に切り替えて、Update index をクリックして最新のパッケージ一覧を取得します。
パッケージ一覧が更新されたら、導入したいパッケージを検索して、チェックを入れて Apply ボタンをクリックします。依存関係のチェックがあり、次のような確認ダイアログが表示されます。Applyをクリックするとパッケージのインストールが行なわれまます。
下記は、numpy を選択したときの例です。
再び、Open with Python で、対話モードのPythonを起動し、対象のパッケージのインポートができることを確認します。
Python 3.6.8 |Anaconda, Inc.| (default, Feb 21 2019, 18:30:04) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import numpy
>>>